[00:00]
에밀리 창 (Emily Chang): 만나서 반가워요.
데미스 하사비스 (Demis Hassabis): 저도 만나서 반갑습니다.
에밀리 창: 마지막으로 샌프란시스코에 있었을 때가 생각나네요. 정말 여기저기 바쁘게 다니시는군요. 이번 다보스는 지난번 오셨을 때와 느낌이 다른지 궁금합니다. 제미나이 3(Gemini 3)가 출시되었고, 오픈AI가 내부적으로 '코드 레드(Code Red)'를 발령했다는 소식도 들었습니다. 구글이 예전의 기세(mojo)를 되찾았다고 느끼시나요?

[00:20]
데미스 하사비스: 제가 판단할 문제는 아닐지 모르지만, 매우 좋은 한 해를 보냈다고 생각합니다. 정말 힘든 노력이었죠. 우리의 기술과 모델들을 다시 업계 최고 수준(state of the art)으로 돌려놓기 위해 정말 열심히 일했습니다. 특히 제미나이 3와 우리의 이미징 소프트웨어인 나나번(Nanabun) 등을 통해 그걸 해냈다고 생각합니다. 또한 빠르게 제품을 출시하는 새로운 세상에 적응하면서, 우리가 하는 일에 스타트업 같은 에너지를 불어넣었다고 봅니다.

[00:48]
에밀리 창: 사람들이 구글을 과소평가했거나 무언가 잘못 알고 있었다고 생각하시나요?
데미스 하사비스: 글쎄요, 아마도요. 하지만 저는 우리가 이 분야의 선두에 설 수 있는 재료들은 항상 갖추고 있었다고 생각합니다. 당연히 우리는 긴 역사를 가지고 있습니다. 지난 10년 동안 구글과 딥마인드는 현대 AI 산업이 의존하고 있는 트랜스포머(Transformers)나 알파고, 심층 강화 학습 등 대부분의 획기적인 기술들을 발명했습니다. 그리고 우리는 검색, 이메일, 크롬과 같이 수십억 명의 사용자가 쓰는 훌륭한 제품 접점들을 가지고 있는데, 이는 AI를 적용하기에 아주 자연스러운 곳들이죠. 다만 이 모든 것을 하나로 모으고 올바른 방식으로 조직하는 과정이 필요했습니다. 지난 몇 년간 우리는 그 일을 해냈고, 아직 할 일이 많지만 이제 그 결실을 보기 시작했다고 생각합니다.

[01:34]
에밀리 창: 우위를 점하고 있다고 생각하신다면, 그 우위가 얼마나 크다고 보시나요? 그리고 얼마나 지속될까요?
데미스 하사비스: 제 생각에 모든 것은 연구에서 시작됩니다. 특히 모델들이 모든 벤치마크에서 최고 수준(SOTA)이어야 하죠. 구글과 딥마인드를 합쳤을 때 우리가 가장 먼저 집중한 것이 바로 그것이었습니다. 제미나이 시리즈가 진행되는 상황에 매우 만족하고 있습니다. 물론 더 해야 할 일이 많지만, 우리는 TPU와 하드웨어, 데이터 센터, 클라우드 비즈니스, 프런티어 랩(Frontier lab), 그리고 훌륭한 제품들까지 전체 스택(full stack)을 갖춘 유일한 조직입니다. AI에 자연스럽게 적용할 수 있는 제품들 말이죠. 그래서 구조적으로나 제1원칙(first principles) 관점에서 볼 때 우리는 매우 잘해나갈 것입니다. 앞으로 보여드릴 것이 훨씬 더 많습니다.

[02:23]
에밀리 창: 최첨단 모델을 이끄는 AI CEO의 하루는 어떨지 궁금하네요. 새벽 1시에서 4시 사이에 주로 생각하신다는 글을 읽은 적이 있는데요.
데미스 하사비스: 네, 사실입니다.
에밀리 창: 내부적으로 '코드 레드'가 아닌 적이 있긴 한가요? 마음이 편안할 때가 있습니까?
데미스 하사비스: 아니요. 편안함을 느끼진 않습니다. '코드 레드'는 매우 특수한 상황을 위한 것이지만, 지난 3~4년은 믿을 수 없을 정도로 강도가 높았습니다. 1년에 50주는 주 100시간씩 일하는 게 일상이 되었습니다. 이처럼 빠르게 움직이는 기술의 최전선에 있다면 그렇게 해야 한다고 봅니다. 밖은 정말 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 기술 역사상 가장 치열한 경쟁일지도 모릅니다. 그리고 AGI(범용인공지능)와 그것이 가져올 상업적, 과학적 의미를 생각하면 판돈(stakes)이 엄청나게 높습니다. 여기에 우리가 하는 일에 대한 흥분까지 더해지죠. 아시다시피 제 열정은 AI로 과학적 문제를 탐구하고 과학적 발견 자체를 가속화하는 것입니다. 저는 평생을 AI를 연구하며 이 순간을 꿈꿔왔습니다. 그래서 할 일이 너무 많아서 잠들기 힘들기도 하지만, 동시에 흥미진진한 일들이 너무 많아서 설레기도 합니다.

[03:45]
에밀리 창: AI가 주도하는 과학적 진보, 신소재 발견 등에 집중하고 계신 걸로 압니다. 이제 제미나이가 휴머노이드 로봇에 통합되는 것도 보고 있는데요. 물리적 세계와 AI에 있어서 '알파폴드(AlphaFold) 모멘트'가 왔다고 보시나요? 어떤 모습일까요?
데미스 하사비스: 네, 저는 작년 한 해 동안 로봇 공학을 매우 주의 깊게 살펴봤습니다. 저는 우리가 물리적 지능(physical intelligence)의 돌파구 직전에 와 있다고 생각합니다. 아직 18개월에서 2년 정도 더 연구가 필요하다고 보지만, 제미나이 같은 파운데이션 모델들이 나아갈 길을 보여주고 있습니다. 우리는 처음부터 제미나이를 멀티모달(multimodal)로 만들어서 물리적 세계를 이해할 수 있게 했습니다. 여기엔 여러 이유가 있는데, 하나는 안경이나 폰을 통해 주변 세상을 이해하는 유니버설 어시스턴트를 만들기 위함이었고, 두 번째 용도는 바로 로봇 공학이었습니다.

[04:36]
에밀리 창: 물리적 세계에서의 그 순간은 어떤 모습일까요?
데미스 하사비스: 로봇이 세상 밖에서 유용한 작업을 안정적으로(reliably) 수행하는 것이겠죠. 아직 몇 가지 해결해야 할 점들이 있습니다. 알고리즘이 좀 더 견고해져야 하고, 디지털 세상에서만 작동하는 LLM(대형언어모델)보다 적은 데이터로 작동해야 합니다. 디지털 세상에서는 합성 데이터를 만들기 쉽지만 물리적 세상은 어렵죠. 그리고 하드웨어 쪽에도 아직 해결되지 않은 문제들이 있습니다. 특히 팔과 손 같은 부분이죠. 로봇 공학을 자세히 들여다보면 인간의 손이 진화적으로 얼마나 정교하게 설계되었는지 새삼 경외감을 느끼게 됩니다. 인간 손의 신뢰성, 힘, 기민함(dexterity)을 따라가기가 매우 어렵습니다. 제 생각엔 아직 맞춰야 할 퍼즐 조각들이 꽤 있지만, 매우 흥미로운 일들이 진행 중입니다. 최근 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와의 깊은 협력을 발표했고, 현대차와 함께 자동차 제조 공정에 적용하고 있습니다. 내년에 프로토타입 형태를 보게 될 것이고, 1~2년 후에는 확장 가능한 정말 인상적인 시연을 보게 될 것입니다.

[05:48]
에밀리 창: 1년 전만 해도 딥시크(DeepSeek)는 서구권에 대재앙처럼 보였습니다. 1년이 지난 지금은 좀 조용해진 것 같은데요. 중국의 경쟁력에 대한 생각이 바뀌셨나요?
데미스 하사비스: 딱히 그렇진 않습니다. 애초에 저는 대재앙이라고 생각하지 않았으니까요. 그건 서구권의 과민반응이었다고 봅니다. 물론 인상적이었고, 중국의 선도 기업들이 매우 유능하다는 것을 보여줬습니다. 바이트댄스 같은 기업들이 가장 유능하다고 봅니다. 그들은 프런티어(최첨단) 기술보다 1~2년 뒤쳐진 게 아니라 6개월 정도밖에 차이가 나지 않을 수도 있습니다. 딥시크가 보여준 게 바로 그거죠. 물론 그들이 사용한 컴퓨팅 자원이 아주 적었다는 주장 등은 과장된 면이 있습니다. 왜냐하면 그들은 서구의 모델들에 의존했고, 서구 모델의 결과물로 미세 조정(fine-tuning)을 했으니까요. 완전히 처음부터(de novo) 만든 건 아니었습니다. 그리고 아직 확인되지 않은 것은 중국 기업들이 스스로 프런티어 너머로 혁신할 수 있느냐 하는 점입니다. 그들은 프런티어를 따라잡는 데는 매우 능숙하고 점점 더 잘하고 있지만, 프런티어 너머를 혁신할 수 있다는 건 아직 보여주지 못했다고 생각합니다.

[06:59]
에밀리 창: AGI(범용인공지능)의 정의를 돕기도 하셨는데요. 2030년까지 AGI 도달 확률이 50%라고 하셨죠. 그 타임라인은 여전히 유효한가요? 그리고 AGI가 여전히 유용한 목표인가요?
데미스 하사비스: 그렇습니다. 제 생각에 그것은 매우 유용한... 제 타임라인은 여전히 그렇습니다. 다른 동료들보다는 조금 더 긴 편이죠. 제 기준(bar)이 꽤 높기 때문입니다. AGI는 인간이 가진 모든 인지 능력을 발휘하는 시스템이어야 합니다. 우리는 아직 그 수준과는 거리가 멉니다. 예를 들어 과학적 창의성(scientific creativity) 같은 경우, 단순히 주어진 문제를 푸는 게 아니라 가설이나 문제 자체를 처음부터 제기할 수 있어야 합니다. 모든 과학자가 알다시피 올바른 질문을 찾는 것이 답을 찾는 것보다 훨씬 어려울 때가 많습니다. 현재 시스템들이 그런 능력을 갖췄는지는 불분명하며, 지금은 확실히 없습니다. 그리고 지속적 학습(continual learning), 온라인 학습 능력도 필요합니다. 훈련된 것 이상으로 세상 밖에서 실시간으로 학습해야 하죠. 제 관점에서는 AGI 시스템이라고 부르기 위해 결정적으로 빠진 능력들이 아직 꽤 있습니다.

[08:13]
에밀리 창: 구글은 앤스로픽(Anthropic)의 주요 투자자이기도 하죠. 다리오(Dario, 앤스로픽 CEO)가 오늘 일찍 여기 왔었는데, 그는 AI가 5년 안에 엔트리 레벨 사무직 일자리의 50%를 없앨 것이라고 예측했습니다. 동의하시나요?
데미스 하사비스: 제 타임라인과 관점은 그보다 훨씬 깁니다. 올해 엔트리 레벨 직업이나 인턴십 같은 분야에서 그런 조짐이 보이기 시작할 수는 있습니다. 하지만 우리는 AI가 현재 가지고 있지 않은 일관성 문제를 해결해야 합니다. 저는 이걸 '들쑥날쑥한 지능(Jagged Intelligence)'이라고 부르는데, 어떤 건 아주 잘하지만 다른 건 아주 못하는 식이죠. 보조적인 프로그램이 아니라 전체 업무를 에이전트에게 위임하려면, 전반적으로 훨씬 더 높은 일관성이 필요합니다. 95%만 잘해서는 소용없고 전체 업무를 다 잘해야 '맡겨두고 잊어버릴(fire and forget)' 수 있으니까요. 그런 식의 파괴적 혁신이 일어나기까지는 아직 할 일이 많다고 봅니다.
에밀리 창: 하지만 그런 파괴적 혁신은 결국 일어날까요?
데미스 하사비스: 궁극적으로 AGI의 한계에 다다르면 그렇겠죠. 그런 시스템이 나온다면 일자리 문제를 넘어 경제 전체를 바꿀 겁니다. 우리가 제대로 만든다면, 잠재적으로 우리는 '결핍이 없는(post-scarcity)' 세상에 살게 될 수도 있습니다. 에너지원이나 신소재 등을 AI로 해결해서 깨끗하고 무한한 에너지원(핵융합 등)을 얻는다면 말이죠. AGI 이후 5~10년이 지나면 근본적으로 풍요로운 세상이 될 것입니다. 그렇게 되면 경제와 사회가 작동하는 방식 자체가 달라질 겁니다.

[09:58]
에밀리 창: 결핍이 없는 세상이 오기 전에, 그 과도기에 대해 많은 불안이 있습니다. 저도 엄마로서, 자녀분들도 있으신데 그들을 위해 무엇이 가장 두려우신가요? 아이들에게 다가올 미래에 대해 뭐라고 말씀하시나요?
데미스 하사비스: 산업혁명보다 10배 크고 10배 빠른, 어쩌면 100배에 달하는 파괴적 혁신의 시대가 될 것입니다. 저는 인간의 독창성과 적응력을 믿습니다. 우리의 마음은 매우 범용적(general)이니까요. 우리는 수렵 채집인의 마음을 가지고도 현대 문명을 건설하고 적응했습니다. 이번에도 적응할 거라고 봅니다. 속도와 변화의 힘 때문에 전례 없는 일이긴 하겠지만요. 저는 요즘 아이들에게 이 새로운 도구들에 엄청나게 능숙해지라고, 네이티브가 되라고 격려합니다. 이건 거의 창의적인 분야에서 슈퍼파워를 갖는 것과 같습니다. 과거에 10명이 하던 일을 혼자서 할 수 있게 되니까요. 기업가정신이 있거나 게임 디자인, 영화 등 창의적인 프로젝트를 한다면 과거보다 훨씬 쉽게 그 산업에 뛰어들 수 있습니다. 새로운 재능들이 떠오를 겁니다.

[11:45]
에밀리 창: 어떤 사람들은 규제가 따라잡을 시간, 사회가 적응할 시간을 주기 위해 개발을 '일시 정지(pause)'해야 한다고 주장합니다. 완벽한 세상에서, 다른 모든 회사와 국가가 멈춘다는 것을 안다면, 멈추는 것을 지지하시겠습니까?
데미스 하사비스: 네, 그럴 것 같습니다. 저는 기록에도 남겼지만, 그게 제가 원했던 시나리오였습니다. 15년 전 딥마인드를 시작할 때부터 가졌던 꿈이자 로드맵은, AGI라는 문턱에 가까워지면 AI를 위한 국제적인 CERN(유럽입자물리연구소) 같은 것을 만들어서 과학적으로 협력하는 것이었습니다. 세계 최고의 지성들이 모여 안전과 보안 프로토콜 등을 공동 연구하는 것이죠. 앤스로픽과도 그런 부분에서 긴밀히 협력하고 있습니다. 만약 국제적인 협력이 어렵다면 동료 기반(peer-based)의 협력이 필요할 겁니다.
에밀리 창: 일론 머스크나 샘 알트만과도 협력하시나요?
데미스 하사비스: 가능성은 있습니다. 저는 다른 주요 연구소의 리더들과 꽤 좋은 관계를 유지하고 있습니다. 판돈이 충분히 높고 위험이 무엇인지 이해한다면, 향후 2~3년 안에 그 필요성이 모두에게 명확해질 것이라 생각합니다.

[14:20]
에밀리 창: 기술적인 이야기로 넘어가 보죠. 얀 르쿤(Yann LeCun)은 트랜스포머와 LLM만으로는 AGI에 도달할 수 없다고 말했습니다. 동의하시나요? 이것들이 막다른 골목이라면 우린 뭘 하고 있는 걸까요?
데미스 하사비스: 막다른 골목이라는 데는 동의하지 않습니다. 이미 놀라울 정도로 유용하니까요. 하지만 그것만으로 충분할지는 경험적/과학적 질문입니다. 제 생각엔 50 대 50입니다. 기존 방식을 스케일링(확장)하는 것만으로 충분할 수도 있고, 아닐 수도 있습니다. 하지만 최소한 LLM은 최종 AGI 시스템의 엄청나게 중요한 구성 요소가 될 것입니다. 제 마음속의 유일한 의문은 '그것이 유일한 구성 요소인가' 하는 점입니다. 저는 여전히 5개 미만의 소수의 새로운 돌파구가 필요할 수 있다고 봅니다. 예를 들어 얀이 말하는 월드 모델(World Models) 같은 거죠. 사실 우리가 지니(Genie) 시스템을 통해 현재 최고의 월드 모델을 가지고 있고 저도 그 작업에 직접 참여하고 있습니다. 또한 지속적 학습, 추론, 장기 계획 같은 능력들이 필요합니다. 이것들이 새로운 아키텍처를 필요로 할지, 아니면 기존 방식의 연장선일지는 열린 질문입니다. 딥마인드 입장에서는 새로운 것을 발명하는 것과 기존 것을 확장하는 것, 두 가지 모두를 최대한 강력하게 추진하고 있습니다.

[16:07]
에밀리 창: 약간 다르지만 관련된 질문인데요, 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 모델을 더 크게 만드는 스케일링(scaling)의 시대가 거의 끝났다고 했습니다. 동의하시나요?
데미스 하사비스: 동의하지 않습니다. 그의 정확한 표현은 "다시 연구의 시대로 돌아왔다"였던 것 같은데... 저는 일리야를 좋아하고 우린 좋은 친구지만, 제 견해로는 우리는 한 번도 연구의 시대를 떠난 적이 없습니다. 적어도 딥마인드 입장에서는요. 우리는 항상 가장 깊고 넓은 연구 기반을 가지고 있었습니다. 지난 10년 동안 구글과 딥마인드는 현대 산업이 의존하는 획기적 기술의 90%를 발명했습니다. 트랜스포머, 심층 강화 학습, 알파고 등등이요. 그래서 미래에 새로운 돌파구가 필요하다면, 과거와 마찬가지로 우리가 그것을 만들어낼 것이라고 확신합니다.

[17:04]
에밀리 창: 마지막으로, 일론 머스크는 우리가 '특이점(Singularity)'에 진입했다고 말했습니다. 동의하시나요?
데미스 하사비스: 아니요, 시기상조라고 봅니다. 특이점은 완전한 AGI가 도래하는 것을 의미합니다. 앞서 설명했듯 우리는 아직 그 단계에 근접하지 않았습니다. 물론 도달하겠지만, 5년이라는 시간은 그것이 무엇인지 생각해보면 그리 긴 시간이 아닙니다. 특이점 같은 것이 오기까지는 아직 할 일이 많이 남아 있습니다.

[17:35]
에밀리 창: 현재 구글 내부 문화에 대해 이야기해 보죠. 이 레이스에서 이겨야 하지만 올바르게 해야 한다는 것... 래리 페이지와 세르게이 브린은 얼마나 관여하고 있나요?
데미스 하사비스: 네, 그들은 매우 깊이 관여하고 있습니다. 래리는 이사해나 제가 밸리를 방문할 때 전략적인 측면에서 더 많이 관여하고, 세르게이는 제미나이 팀에서 코딩을 하는 등 좀 더 실무적(hands-on)으로 참여하고 있습니다. 둘 다 이 상황에 에너지를 쏟고 있어서 좋습니다. 사실 두 사람 다 과학자 관점에서 지금은 컴퓨터 과학 역사상 믿을 수 없을 정도로 흥미진진한 순간이니까요. 저는 구글 딥마인드를 통해 스타트업의 속도와 대기업의 자원이라는 두 세계의 장점을 결합하려고 노력하고 있습니다. 또한 3개월 안에 제품화될 것뿐만 아니라 장기적이고 탐구적인 연구 공간을 보호하려고 합니다. 그 균형을 맞추는 것이 중요하죠. 작년에 우리는 아주 좋은 궤도에 올랐고, 업계 누구보다도 가파른 개선과 진보의 궤적을 그리고 있다고 생각합니다.

[19:12]
에밀리 창: 노벨상 수상자이시기도 한데요. 만약 AI가 노벨상을 받을 만한 발견을 한다면, 상은 AI가 받아야 할까요, 인간이 받아야 할까요?
데미스 하사비스: 인간이라고 생각합니다. AI가 완전히 혼자서 모든 걸 하지 않는 이상요. 저는 AI를 궁극적인 과학적 도구, 마치 더 좋은 망원경이나 현미경처럼 봅니다. 우리는 도구를 만드는 동물이고, 그것이 우리의 슈퍼파워입니다. 컴퓨터와 AI도 그 연장선상에 있습니다. 당분간은 인간이 창의적인 아이디어와 가설을 제공하고, AI라는 놀라운 도구가 데이터 처리와 패턴 매칭을 통해 과학적 탐구를 강화하는 협력 형태가 될 것입니다.

[20:19]
에밀리 창: 규제가 기술을 따라가기 힘든 상황에서, 왜 우리는 당신과 구글을 신뢰해야 할까요?
데미스 하사비스: 행동과 동기를 보고 판단해야 한다고 생각합니다. 제가 딥마인드의 둥지로 구글을 선택한 주된 이유는 창업자들이 구글을 과학적 기업으로 세웠기 때문입니다. 구글 자체가 박사학위 프로젝트였죠. 저는 그들과 즉각적인 동질감을 느꼈습니다. 이사회 멤버들도 존 헤네시(튜링상 수상자), 프랜시스 아놀드(노벨상 수상자) 등 기업 이사회로서는 특이할 정도로 과학적 인물들로 구성되어 있습니다. 조직 문화 자체에 과학적 방법론, 즉 엄격함과 사려 깊음이 깊이 배어 있습니다. 그리고 구글의 미션인 '전 세계의 정보를 조직하는 것'은 딥마인드의 미션인 '지능을 해결해 다른 모든 것을 해결하는 것'과 자연스럽게 어울립니다. 지도, 이메일, 검색 같은 구글의 제품들은 세상에 진정으로 유용한 제품들이고, AI는 이를 향상시키기에 가장 적합합니다. 그래서 저는 우리가 기여하고 있다는 사실에 기쁨을 느낍니다.

[21:09]
에밀리 창: '결핍이 없는 세상'이 와서 더 이상 일이 필요 없어지면, 개인적으로 무엇을 하실 계획인가요?
데미스 하사비스: 물리학의 한계를 탐구하고 싶습니다. 현실의 구조는 무엇인가, 의식의 본질은 무엇인가, 페르미 역설의 답은 무엇인가, 시간과 중력은 무엇인가 같은 거대한 질문들이요. 저는 우리가 일상에 치여 이런 거대한 신비에 대해 생각하지 않고 사는 게 놀랍습니다. 저는 AI를 이용해 이런 질문들을 탐구하고 싶습니다. 어쩌면 AI가 열어줄 새로운 에너지원과 기술의 도움으로 별을 향해 여행을 떠날 수도 있겠죠.

[21:58]
에밀리 창: 마지막으로, 지금 다보스에 있는 사람들, 그리고 미래를 고민하는 사람들에게 가장 큰 실수나 조언을 주신다면요?
데미스 하사비스: 젊은 세대에게는, 확실한 건 엄청난 변화가 있을 거라는 점입니다. 그래서 '학습하는 법을 배우는 것(learning to learn)'이 가장 중요합니다. 새로운 상황과 정보에 얼마나 빨리 적응할 수 있는가 하는 것이죠.
CEO나 비즈니스 리더들에게는, AI 모델과 서비스 제공자는 많고 앞으로 더 많아질 것입니다. 기술을 책임감 있고 올바른 방식으로 접근하고 변화를 만들어가는 파트너를 선택하세요. 그렇게 함께 우리가 모두 원하는 미래를 만들어갈 수 있을 것입니다.